[인공지능 수학 - 자료의 정리]9강 : 벡터공간과 최소제곱법
벡터공간과 최소제곱법 집합 집합(set)은 임의의 원소(element)를 수집하여 만든 모듬이다. 어떤 방식으로 모아도 되니, 다음과 같은 집합도 생각할 수 있다. {수학, 3.14, 강아지, (1,2)} 연산에 닫혀 있는 집합(set) 집합이 연산에 닫혀 있다는 개념이 있다. ...
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[인공지능 수학 - 자료의 정리]8강 : SVD, PCA
SVD, PCA 행렬분해(matrix decomposition)의 의미 주어진 행렬을 행렬분해된 상태로 가지고 있으면 여러모로 계산이 편한 경우가 많다. 다음은 대표적인 행렬분해이다. LU 분해(LU decomposition) QR 분해(QR decomposition) ...
[인공지능 수학 - 자료의 정리]7강 : 벡터와 직교분해
벡터와 직교분해 벡터의 표현 n-벡터는 크기와 방향을 가진 물리량으로 다음과 같이 표현될 수 있다. 좌표게 없이 표현 v : 화살표로 표현 v의 크기 : 화살표의 길이 측정 v의 방향 : 화살표의 방향 측정 좌표계를 도입하여 표현 $v = (v_1, v_2, ...
[인공지능 수학 - 미적분]6강 : 선형변환
선형변환(Linear Transformation) 함수 복습 함수의 개념 : 함수는 상자(함)에 입력(input)이 들어가면 어떤 기능을 수행한 다음 출력을 뱉어내는 블랙박스이다. 입력이 정의되는 집합 D을 domain(정의역)이라 한다. 출력이 정의되는 집합 C을 codomain...
[인공지능 수학 - 미적분]5강 : 좌표계변환
좌표계 변환(Change of Basis): 좌표계::좌표값 = 행렬::벡터 $Ax = Ib$ $A$ : 좌표계 $x$ : 좌표값 $I$ : 표준좌표계 $b$ : 좌표값 벡터의 표현 벡터는 크기와 방향을 가진 물리량으로 다음과 같이 표현할 수 있다. 벡터의 물리적 표현(좌표계 없...